package Leetcode100Hot;

import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/*
最长连续序列
给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。
请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

示例 1：
输入：nums = [100,4,200,1,3,2]
输出：4
解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。
示例 2：
输入：nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
输出：9
示例 3：
输入：nums = [1,0,1,2]
输出：3

提示：
0 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109
 */
public class _24最长连续序列 {

    @Test
    public void test() {
        System.out.println(longestConsecutive(new int[]{1,0,1,2}));
    }

    //Sort + count
    //O(nlog(n))
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        int res = 1;
        int index;
        for (index = 1; index < n; index++) {
            int len = 1;
            while (index < n && (nums[index] == nums[index - 1] + 1 || nums[index] == nums[index - 1])){
                if (nums[index] == nums[index - 1] + 1 ){
                    len++;
                }
                index++;
            }
            res = Math.max(res, len);
        }
        return res;
    }

    //官解:方法一：哈希表
    //ps: 对于匹配的过程，暴力的方法是 O(n) 遍历数组去看是否存在这个数，
    // 但其实更高效的方法是用一个哈希表存储数组中的数，这样查看一个数是否存在即能优化至 O(1) 的时间复杂度。
    //O(n) O(n)
    /*
    作者：力扣官方题解
    链接：https://leetcode.cn/problems/longest-consecutive-sequence/solutions/276931/zui-chang-lian-xu-xu-lie-by-leetcode-solution/
     */
    class Solution {
        public int longestConsecutive(int[] nums) {
            Set<Integer> num_set = new HashSet<Integer>();
            for (int num : nums) {
                num_set.add(num);
            }

            int longestStreak = 0;

            for (int num : num_set) {
                if (!num_set.contains(num - 1)) {
                    int currentNum = num;
                    int currentStreak = 1;

                    while (num_set.contains(currentNum + 1)) {
                        currentNum += 1;
                        currentStreak += 1;
                    }

                    longestStreak = Math.max(longestStreak, currentStreak);
                }
            }

            return longestStreak;
        }
    }

}
